aviaciónVolando hacia la eficiencia: Modelos predictivos y optimización en aviación

La industria de la aviación se encuentra en constante evolución, enfrentando desafíos logísticos, operativos y estratégicos para mantenerse competitiva en un mercado cada vez más globalizado y dinámico. En este contexto, las compañías aéreas están recurriendo cada vez más a la Inteligencia Artificial (IA), modelos predictivos y optimización para mejorar la eficiencia de sus operaciones en diversas áreas. Desde la estrategia de ventas hasta la gestión de operaciones y mantenimiento, los modelos predictivos y algoritmos de optimización matemática están transformando la forma en que las aerolíneas abordan los desafíos del día a día.

? Estrategias de Ventas y Distribución

En el ámbito de la estrategia de ventas y distribución, las aerolíneas están adoptando modelos predictivos avanzados para maximizar sus ingresos y mejorar la personalización de sus ofertas.

La aplicación de técnicas de precios dinámicos permite calcular la sensibilidad al precio de cada usuario, personalizando así los precios de los billetes y asientos para maximizar los ingresos por búsqueda. El Business Leisure Model es otro ejemplo de aplicación de modelos predictivos, en el que se clasifica a los usuarios según el motivo de su viaje (placer o trabajo). Esta información es invaluable para adaptar estrategias de marketing y ofertas personalizadas, mejorando la eficacia de las campañas y aumentando la propensión de compra. La aplicación del Mix Media Modeller, una herramienta basada en aprendizaje automático (ML), proporciona apoyo al equipo de marketing al evaluar el impacto de las campañas en los diferentes canales, como por ejemplo redes sociales o correo electrónico. El modelo analiza el coste del impacto de marketing en comparación con la propensión de compra del cliente, ayudando a tomar decisiones informadas sobre la inversión en campañas publicitarias. También se puede utilizar un modelo predictivo de llenado de vuelos, que permita conocer esta información con un horizonte temporal determinado y ejecutar campañas de apoyo en el caso de que sea un vuelo en riesgo de no completarse.

? Atención al Cliente y Experiencia del Usuario

En el área de atención al cliente y experiencia del usuario encontramos por ejemplo el modelo de recomendación de vuelos. Este modelo basado en redes neuronales aprovecha las preferencias de los clientes y las de usuarios similares para recomendar vuelos de manera personalizada, maximizando la propensión de compra y fortaleciendo la lealtad de los clientes. Otro ejemplo son los modelos de Re-booking, que permiten predecir la pérdida de vuelos para coordinar con suficiente antelación las reasignaciones de los usuarios afectados, ofreciendo alternativas que mejoren su experiencia, reduzcan el número de reclamaciones y minimicen los costes operativos al reasignar en vuelos con más espacio libre. También se pueden aplicar modelos de optimización matemática para gestionar penalizaciones por reasignación de asientos, asegurando que las restricciones, como la distancia entre animales en cabina, la ubicación de pasajeros con necesidades especiales o las normativas sobre niños en vuelos se cumplan de manera eficiente y organizada.

✈️ Operaciones y Planificación de Tripulaciones

En el ámbito operativo, la aplicación de modelos predictivos y algoritmos de optimización es esencial para anticipar la demanda futura, planificar eficientemente los recursos (como la tripulación, el personal de tierra, etc.), y para gestionar de manera eficiente las operaciones dentro y fuera de las terminales. Algunos ejemplos son la optimización del intercambio de pairings entre tripulaciones, la asignación óptima de puertas de embarque, la planificación de turnos y tareas del personal de tierra, etc.

Por ejemplo, a través de la previsión de equipaje por terminal y hora, se pueden dimensionar los recursos necesarios (rampa, personal, etc.) en función de la demanda, asignando los turnos de los operarios de manejo de equipaje de manera eficiente, reduciendo tiempos de espera y costes operativos. Otro ejemplo es la planificación de entrenamientos del simulador de vuelo, que utiliza la optimización matemática para crear programaciones que tengan en cuenta la disponibilidad y turnos de las tripulaciones, incluyendo la estimación de la contratación de horas asociadas a los turnos establecidos.

?️ Ingeniería y Mantenimiento

En el ámbito de ingeniería y mantenimiento, la optimización de la producción de piezas es crucial para garantizar la disponibilidad de repuestos y minimizar tiempos de inactividad. Además, el mantenimiento predictivo permite programar intervenciones de manera proactiva, evitando fallos imprevistos y maximizando la vida útil de las aeronaves y los equipos.

La gestión de los trabajos de mantenimiento que se realizan en las aeronaves, tanto planificados como no planificados, también se benefician enormemente de los algoritmos de optimización matemática. La asignación eficiente de recursos, considerando las habilidades necesarias del personal y la disponibilidad de materiales, garantiza que las tareas se realicen de manera oportuna y eficiente, reduciendo los costes asociados al mantenimiento y mejorando la disponibilidad de la flota.

La aplicación de modelos predictivos y algoritmos de optimización en aviación está llevando a la industria a nuevas alturas en términos de eficiencia operativa, satisfacción del cliente y rentabilidad. Desde estrategias de ventas personalizadas hasta una gestión eficiente de operaciones y mantenimiento, estas tecnologías se han convertido en aliados indispensables para las aerolíneas que buscan mantenerse a la vanguardia en la competitiva industria de la aviación.

A medida que la tecnología continúa avanzando, se espera que las aerolíneas sigan explorando nuevas formas de aprovechar la inteligencia artificial para superar desafíos futuros y ofrecer servicios aún más eficientes y personalizados.